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基于行为序列的移动智能终端用户身份认证技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第12-21页
    1.1 研究背景第12-14页
    1.2 课题来源及意义第14页
        1.2.1 课题来源第14页
        1.2.2 课题意义第14页
    1.3 移动智能终端身份认证技术第14-16页
        1.3.1 密码认证第14-15页
        1.3.2 生理特征认证第15页
        1.3.3 行为特征认证第15-16页
    1.4 国内外研究现状第16-18页
        1.4.1 密码认证现状第16页
        1.4.2 生理特征认证现状第16-17页
        1.4.3 行为特征认证现状第17-18页
    1.5 论文研究内容第18-19页
    1.6 本文组织结构第19-21页
第二章 基于行为序列的移动智能终端用户身份认证框架第21-30页
    2.1 行为序列基本概念第21页
    2.2 用户行为分析第21-23页
        2.2.1 用户留存分析第21-22页
        2.2.2 用户偏好分析第22页
        2.2.3 用户分群第22页
        2.2.4 用户行为路径分析第22-23页
    2.3 框架设计第23-24页
    2.4 数据获取第24-26页
    2.5 数据处理第26-28页
        2.5.1 行为数据的处理第26-27页
        2.5.2 行为序列的处理第27-28页
    2.6 本章小结第28-30页
第三章 基于MSLP-Tree的多支持度条件下序列模式挖掘方法第30-45页
    3.1 问题引述第30-33页
        3.1.1 问题描述第30-31页
        3.1.2 研究现状分析第31-33页
    3.2 多支持度条件下的行为序列模式挖掘第33-41页
        3.2.1 相关定义第33-34页
        3.2.2 MSLP-Tree第34-38页
        3.2.3 MSLP-growth算法第38-40页
        3.2.4 最大频繁模式挖掘第40-41页
    3.3 算法性能分析第41-43页
        3.3.1 MSLP-growth算法仿真实验及结果分析第41-43页
        3.3.2 MFSA-growth算法性能分析第43页
    3.4 本章小结第43-45页
第四章 基于行为公共子序列相似度的行为序列相似性度量方法第45-60页
    4.1 问题引述第45-49页
        4.1.1 问题描述第45页
        4.1.2 研究现状分析第45-49页
    4.2 基于行为公共子序列相似度的行为序列相似性度量方法第49-54页
        4.2.1 行为最大相似度第50-51页
        4.2.2 行为全部相似度第51页
        4.2.3 行为整体相似度第51-53页
        4.2.4 用户相似度第53-54页
    4.3 仿真实验第54-58页
        4.3.1 数据处理第54-55页
        4.3.2 参数分析第55-57页
        4.3.3 性能分析第57-58页
    4.4 本章小结第58-60页
第五章 基于MSLP-Tree的用户行为模式更新方法第60-75页
    5.1 问题引述第60-62页
        5.1.1 问题描述第60-61页
        5.1.2 研究现状分析第61-62页
    5.2 用户行为模式更新第62-71页
        5.2.1 问题分析第62-64页
        5.2.2 问题定义第64-65页
        5.2.3 序列变化下的序列模式更新第65-67页
        5.2.4 项变化下的序列模式更新第67-69页
        5.2.5 支持度阈值变化下的序列模式更新第69-71页
    5.3 实验验证第71-73页
        5.3.1 实验环境第71页
        5.3.2 实验结果与分析第71-73页
    5.4 本章小结第73-75页
第六章 总结与展望第75-77页
    6.1 本文工作总结第75-76页
    6.2 下一步工作展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-83页
作者简历第83页

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